[发明专利]遥感影像的水体提取方法、装置、电子设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202010976479.8 申请日: 2020-09-17
公开(公告)号: CN111931709B 公开(公告)日: 2021-01-05
发明(设计)人: 李佳;王宇翔 申请(专利权)人: 航天宏图信息技术股份有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06T5/00;G06T7/136;G06T7/90
代理公司: 北京超成律师事务所 11646 代理人: 许书音
地址: 100195 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 遥感 影像 水体 提取 方法 装置 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种遥感影像的水体提取方法,其特征在于,所述方法包括:

获取待测遥感影像,并对所述待测遥感影像进行预处理;

基于水体指数、亮度指数和阴影指数对预处理后的所述待测遥感影像的水体区域进行初步提取,以获得图斑图像;

利用预先建立的水体区分模型对所述图斑图像进行识别,以区分水体图斑和非水体图斑;

根据区分结果,获取水体提取结果;

其中,构建所述水体区分模型的具体步骤包括:

利用训练遥感影像进行初步提取,获取训练图斑图像;

对所述训练图斑图像上的水体图斑和非水体图斑进行标注;

利用标注的所述图斑图像作为训练样本并调用支持向量机模型进行训练,以获取所述水体区分模型,所述支持向量机模型的公式为:

其中,表示所述支持向量机模型的输出;表示符号函数,zizj表示输入的特征向量,K(zi,zj)=为核函数,ai表示优化参数,yi表示训练样本的标签,b为分类面的最优偏置,Num表示训练样本的个数,zi(i=1,…,Num)表示所述支持向量机模型的训练特征数据库中的所有的特征向量,zj表示所述支持向量机模型的训练特征数据库中的任意一个特征向量。

2.根据权利要求1所述的遥感影像的水体提取方法,其特征在于,所述基于水体指数、亮度指数和阴影指数对所述待测遥感影像的水体区域进行初步提取,以获得图斑图像,包括:

根据所述待测遥感影像的绿波段信息和近红外波段信息计算所述待测遥感影像的水体指数;

根据所述待测遥感影像的蓝波段信息、绿波段信息和红波段信息计算所述待测遥感影像的亮度指数;

根据所述待测遥感影像的蓝波段信息、绿波段信息和红波段信息计算所述待测遥感影像的阴影指数;

根据所述水体指数、所述亮度指数和所述阴影指数获取水体提取范围;

利用预设的坡度阈值对所述水体提取范围进行过滤,以得到初步提取结果。

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